TUM-Facade・Semantic3D:点群データセットの概要とダウンロード用Pythonコード

【概要】

本記事は,点群データセット2種(TUM-Facade,Semantic3D)の概要と,それぞれをダウンロードするPythonコードを掲載する。

TUM-FacadeはMLS(Mobile Laser Scanning,車載レーザースキャナ)により取得されたファサード点群データセット,Semantic3Dは静止型地上レーザースキャナにより取得された屋外点群データセットである。アノテーション済みの点数は約3億3,300万点(TUM-Facade),40億点以上(Semantic3D)である。クラス,座標系,ファイル形式,ライセンスはデータセットごとに異なる。

Pythonコードは,各データセットの公式配布元(TUM mediaTUM のデータサーバ,ETH Zurich のアーカイブサーバ)からファイルをダウンロードする。ダウンロード済みファイルのスキップ機能とファイルサイズ表示機能を持つ。ダウンロード対象のファイル数,推定サイズ,必要ソフトウェアの一覧は第3章冒頭の表に掲載する。

【目次】

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1. 前準備(必要ソフトウェアの入手)

本記事のPythonコードは標準ライブラリ(os,subprocess,urllib.request)のみで動作する。7-ZipはTUM-FacadeおよびSemantic3Dのアーカイブ展開に使用する。

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法 1:winget によるインストール

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Python 3.12 のインストールに失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; if(Test-Path $p){$k=[Microsoft.Win32.Registry]::LocalMachine.OpenSubKey('SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment',$true); $c=$k.GetValue('Path','',[Microsoft.Win32.RegistryValueOptions]::DoNotExpandEnvironmentNames); $t=$k.GetValueKind('Path'); $new=$c; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$p;*\"){$new=$p+';'+$new}; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$s;*\"){$new=$s+';'+$new}; if($new -ne $c){$k.SetValue('Path',$new,$t)}; $k.Close()}"

REM 現在のセッションにも反映(システムPATHを再取得して連結)
for /f "usebackq tokens=2,*" %A in (`reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path`) do set "PATH=%B"

REM pip / wheel の更新
python -m pip install --no-user -U pip wheel
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo pip / wheel の更新に失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

方法 2:インストーラーによるインストール

  1. Python公式サイト(https://www.python.org/downloads/)にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
  4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号(例:Python 3.12.x)が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

Python の開発環境 Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定

Python の開発環境Visual Studio Code(プログラムを編集するソフトウェア。以下、VS Code)を整える。

[Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順

1. VS Code と拡張機能のインストール

以下のコマンドにより,既存の VS Code を削除し,全ユーザー共有の設定で再インストールしたうえで,拡張機能(VS Code に機能を追加するソフトウェア)をまとめて導入する.

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する(手順:Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして,コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

インストールコマンド


REM ============================================================
REM Microsoft Visual Studio Code
REM ============================================================
REM Build Tools + Desktop development with C++(VCTools)+ 追加コンポーネント(一括)
REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加(バージョンは変更しない)
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
    for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.v143.x86.x64 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
    if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Build Tools のコンポーネント追加に失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )
) else (
    winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.v143.x86.x64"
    if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Build Tools のインストールに失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )
)

REM 全ユーザー共有の拡張機能フォルダ
if not exist "C:\ProgramData\vscode-extensions" mkdir "C:\ProgramData\vscode-extensions"
icacls "C:\ProgramData\vscode-extensions" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T

REM スタートメニューのショートカットを --extensions-dir 付きで再作成
if exist "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code" rmdir /s /q "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code"
if exist "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk" del "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk"
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); $lnk.TargetPath='C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe'; $lnk.Arguments='--extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\"'; $lnk.Save()"
REM ショートカットの検証
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); Write-Host 'TargetPath:' $lnk.TargetPath; Write-Host 'Arguments:' $lnk.Arguments"

REM ファイル / フォルダ右クリックの「Code で開く」を登録
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\*\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\Background\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%V\"" /f

REM --extensions-dir 付きで起動する code.cmd ラッパを作成
REM (%* を echo で書くと対話的 cmd で失われるため、PowerShell で [char]37+'*' を書き出す)
powershell -NoProfile -Command "$pct=[char]37; $q=[char]34; $c='@echo off'+[char]13+[char]10+$q+'C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd'+$q+' --extensions-dir '+$q+'C:\ProgramData\vscode-extensions'+$q+' '+$pct+'*'+[char]13+[char]10; [IO.File]::WriteAllText('C:\ProgramData\vscode-extensions\vscode.cmd',$c,[Text.Encoding]::ASCII)"

REM 拡張機能のインストール
set "CODE=C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd"
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot-chat
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.python
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.vscode-pylance
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.debugpy
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension saoudrizwan.claude-dev
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension rust-lang.rust-analyzer
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension tamasfe.even-better-toml
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension anthropic.claude-code
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension almenon.arepl
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --list-extensions --show-versions

REM settings.json を作成(自動更新オフ、Python、Claude Code 設定)
if not exist "%APPDATA%\Code\User" mkdir "%APPDATA%\Code\User"
python -c "import json,os;data={'update.mode':'none','update.enableWindowsBackgroundUpdates':False,'extensions.autoUpdate':False,'python.defaultInterpreterPath':r'C:\Program Files\Python312\python.exe','claudeCode.environmentVariables':[{'name':'ANTHROPIC_API_KEY','value':'not-needed'},{'name':'ANTHROPIC_AUTH_TOKEN','value':'ollama'},{'name':'ANTHROPIC_BASE_URL','value':'http://localhost:11434'},{'name':'ANTHROPIC_MODEL','value':'glm-4.7-flash'},{'name':'CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC','value':'1'}]};p=os.path.join(os.environ['APPDATA'],'Code','User','settings.json');open(p,'w',encoding='utf-8').write(json.dumps(data,indent=4));print('Done:',p)"

REM 自動更新の抑止ポリシー(settings.json に加えて、レジストリ側でも明示的にオフ)
reg add "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\VSCode" /v "UpdateMode" /t REG_SZ /d "none" /f
echo === セットアップ完了 ===

2. Python インタプリタの選択

同一マシンに複数の Python がインストールされている場合,VS Code で使用する Python 本体(インタプリタ:Python プログラムを解釈・実行するソフトウェア)を選択する必要がある.

  1. コマンドパレット(コマンド名で機能を呼び出す VS Code の入力欄)を開く(Ctrl+Shift+P)
  2. Python: Select Interpreter と入力する
  3. 表示される一覧から,使用する Python(例:C:\Program Files\Python312\python.exe)を選択する.

Python プログラム実行手順

[Windows での Python プログラム実行手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 実行手順(Visual Studio Codeを使用)

プログラムファイルの作成と保存

  1. 左サイドバーの「エクスプローラー」アイコン(Ctrl+Shift+E)をクリックする
  2. 「NO FOLDER OPENED」(作業対象フォルダが未選択の状態)と表示される場合は,「Open Folder」をクリックし,プログラムを保存するフォルダを選択する

    続いて「フォルダを信用するか」を確認する画面(フォルダ内のコードを実行してよいか確認する VS Code の仕組み)が表示されるので,チェックして Yes を選択する

  3. フォルダ名の右側に表示される「新しいファイル」アイコンをクリックする
  4. ファイル名(例:aitask.py.ファイル名は何でも良い)を入力し Enter を押す.拡張子は .py(Python ファイルを示す拡張子)とする
  5. 実行したいコードを選択し,Ctrl+C でコピーする.VS Code のエディタ領域に Ctrl+V で貼り付ける
  6. Ctrl+S で保存する

プログラムの実行

  1. エディタ右上の三角形「▷」アイコン(Run Python File:現在開いている Python ファイルを実行するボタン)をクリックする.または,エディタ上で右クリックし「ターミナルで Python ファイルを実行」を選択する
  2. VS Code 下部のターミナル(コマンドの入出力を表示する画面)に,実行結果(print 関数の出力等)が表示される
  3. tkinter(Python 標準の GUI ライブラリ)のファイル選択ダイアログを使うプログラムを実行した場合は,ダイアログが開くので対象画像を選択する
  4. VS Code 下部のターミナルで実行結果を確認する.OpenCV ウィンドウ(OpenCV が画像を表示するために開く専用ウィンドウ)が開いた場合はそちらも確認する.OpenCV ウィンドウは,マウスクリックでウィンドウをアクティブ(操作対象の状態)にしてからキーを押すと終了する

7-Zip のインストール [クリックして展開]

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する (手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。

REM 7-Zip をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id 7zip.7zip -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 7-Zip のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\7-Zip'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and $c -notlike \"*$p*\"){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$c\",'Machine')}"

パス設定を反映させるため,コマンドプロンプトを開き直す。次のコマンドで 7z が実行できることを確認する。

7z

2. 実行のための準備とその確認手順(Windows 前提)

2.1 プログラムファイルの準備

第4章に掲載するソースコードをテキストエディタ(Visual Studio Codeやメモ帳など)に貼り付け,文字コードUTF-8で保存して実行する。

2.2 動作確認チェックリスト

確認項目期待される結果
ダウンロード開始時「ダウンロード中...」または「ダウンロード中: (ファイル名)」と表示される
ダウンロード完了後「完了」と表示され,ファイルサイズ(GB単位)が出力される
再実行時(ファイル既存)「スキップ」を含むメッセージが表示され,再ダウンロードされない
保存先ディレクトリ./datasets/ 以下にファイルと展開済みデータが存在する

3. 概要・使い方・実行上の注意

3.0 ダウンロード一覧

以下の表は,第4章の各ソースコードがダウンロードするファイルの一覧である。

データセット ダウンロードファイル数 ダウンロード内容 推定合計サイズ(圧縮時) 展開後の形式 保存先 必要ソフトウェア
TUM-Facade 1 tum_facade.zip(TUM のデータサーバ経由,24ファイルを含む) 約16 GB zip 内の各点群は .7z 圧縮された .pcd ./datasets/tum_facade/ 7-Zip
Semantic3D 21 訓練データ15個(.7z),訓練ラベル1個(.7z),テストデータ4個(.7z),テストラベル1個(.zip) 約13 GB ASCII テキスト(.txt + .labels) ./datasets/semantic3d/ 7-Zip

補足:

3.1 TUM-Facade

TUM-Facadeは,ミュンヘン工科大学(TUM)キャンパス周辺の建物ファサードを対象とした,セマンティックセグメンテーション用の点群データセットである。TUM-MLS-2016(車載レーザースキャナによる点群)を元データとし,窓,ドア,バルコニー,モールディング等のファサード要素にラベルが付与されている。

項目内容
取得方式MLS(Mobile Laser Scanning)。元データは TUM-MLS-2016
アノテーション済み点数約3億3,300万点
対象アノテーション済みファサード33面,未アノテーションのファサード8面
クラスWall, Window, Door, Balcony, Molding, Deco, Column, Arch, Stair, Ground surface, Terrain, Roof, Blinds, Outer ceiling surface, Interior, Other
フォーマット.pcd(各ファイルは .7z で圧縮)
座標系ローカル座標系とUTM座標系の両方を収録。UTM座標系の高さは45.66 mの鉛直オフセットを適用して調整する
配布mediaTUM(doi:10.14459/2021mp1636761.003),合計16 GB,24ファイル
ライセンスmediaTUM の公開記録では CC BY 4.0。GitHub リポジトリおよび元データの TUM-MLS-2016 は CC BY-NC-SA 4.0 と記載されている

ファイル名は,バイエルン州の CityGML LoD2 建物モデルの gml_id に対応する(例: DEBY_LOD2_4959462)。

3.2 Semantic3D

Semantic3Dは,ETH Zurichが提供する大規模点群分類ベンチマークである。静止型地上レーザースキャナで取得された高密度点群で,教会,街路,鉄道,広場等のシーンを含む。2025年8月7日にベンチマークが終了し,テストセットのラベルを含む全データが公開された。現在のサイトは投稿機能を持たないアーカイブ版である。

項目内容
取得方式静止型地上レーザースキャナ
総点数40億点以上
クラス数8(man-made terrain, natural terrain, high vegetation, low vegetation, buildings, hard scape, scanning artefacts, cars)。ラベル0はunlabeledで,学習には使用しない
フォーマットASCII テキスト(x, y, z, intensity, r, g, b),7-Zip圧縮。ラベルは1列のASCIIテキストで,行番号が点の並びに対応する
訓練データ15スキャン。semantic-8 と reduced-8 で共通
テストデータreduced-8 は4スキャン。0.01 mの均等間引きが適用済み
ライセンスCC BY-NC-SA 3.0

第4章のコードは,訓練データ全15ファイルと reduced-8(縮小テストセット)の全ファイル,およびそれらのラベルをダウンロードする。展開には7-Zipが必要である。

4. ソースコード

4.1 TUM-Facade

"""TUM-Facade ダウンロード(TUM mediaTUM のデータサーバ経由)"""
import os
import subprocess
import urllib.request

DOWNLOAD_DIR = "./datasets/tum_facade"
URL = "https://dataserv.ub.tum.de/index.php/s/m1636761.003/download"

os.makedirs(DOWNLOAD_DIR, exist_ok=True)
path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, "tum_facade.zip")
if os.path.exists(path):
    print("スキップ: tum_facade.zip(ダウンロード済み)")
else:
    print("ダウンロード中...")
    urllib.request.urlretrieve(URL, path)
    print(f"完了({os.path.getsize(path) / 1e9:.2f} GB)")
    # zip の展開
    subprocess.run(["7z", "x", path, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])
    # zip 内の各点群は .7z 形式のため,さらに展開する
    for root, _, files in os.walk(DOWNLOAD_DIR):
        for f in files:
            if f.endswith(".7z"):
                subprocess.run(["7z", "x", os.path.join(root, f), f"-o{root}", "-y"])
    print("展開完了")

4.2 Semantic3D

"""Semantic3D ダウンロード(訓練データ全15件と reduced-8,ETH Zurich アーカイブ経由)"""
import os
import subprocess
import urllib.request

DOWNLOAD_DIR = "./datasets/semantic3d"
BASE = "https://share.phys.ethz.ch/~pf/semantic3d/data"
TRAIN = [
    "bildstein_station1_xyz_intensity_rgb",
    "bildstein_station3_xyz_intensity_rgb",
    "bildstein_station5_xyz_intensity_rgb",
    "domfountain_station1_xyz_intensity_rgb",
    "domfountain_station2_xyz_intensity_rgb",
    "domfountain_station3_xyz_intensity_rgb",
    "neugasse_station1_xyz_intensity_rgb",
    "sg27_station1_intensity_rgb",
    "sg27_station2_intensity_rgb",
    "sg27_station4_intensity_rgb",
    "sg27_station5_intensity_rgb",
    "sg27_station9_intensity_rgb",
    "sg28_station4_intensity_rgb",
    "untermaederbrunnen_station1_xyz_intensity_rgb",
    "untermaederbrunnen_station3_xyz_intensity_rgb",
]
TEST = [
    "MarketplaceFeldkirch_Station4_rgb_intensity-reduced.txt",
    "StGallenCathedral_station6_rgb_intensity-reduced.txt",
    "sg27_station10_rgb_intensity-reduced.txt",
    "sg28_Station2_rgb_intensity-reduced.txt",
]

os.makedirs(DOWNLOAD_DIR, exist_ok=True)

def dl(url, dest):
    if os.path.exists(dest):
        print(f"  スキップ: {os.path.basename(dest)}(ダウンロード済み)")
        return False
    print(f"  ダウンロード中: {os.path.basename(dest)}")
    urllib.request.urlretrieve(url, dest)
    print(f"  完了({os.path.getsize(dest) / 1e9:.2f} GB)")
    return True

print("訓練データ:")
for name in TRAIN:
    p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, f"{name}.7z")
    if dl(f"{BASE}/point-clouds/training1/{name}.7z", p):
        subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("訓練ラベル:")
p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, "sem8_labels_training.7z")
if dl(f"{BASE}/sem8_labels_training.7z", p):
    subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("テストデータ(reduced-8):")
for name in TEST:
    p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, f"{name}.7z")
    if dl(f"{BASE}/point-clouds/testing2/{name}.7z", p):
        subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("テストラベル(reduced-8):")
p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, "reduced-8-test.zip")
if dl(f"{BASE}/reduced-8-test.zip", p):
    subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("完了")

5. まとめ

5.1 取得方式と規模

TUM-FacadeはMLS,Semantic3Dは静止型地上レーザースキャナで取得されている。アノテーション済みの点数は,TUM-Facadeが約3億3,300万点,Semantic3Dが40億点以上である。

5.2 セマンティックラベル

TUM-Facadeは窓,ドア,バルコニー等のファサード要素,Semantic3Dは地面,植生,建物,車両等の8クラスをラベルとして持つ。Semantic3Dは2025年8月7日のベンチマーク終了に伴い,テストセットのラベルも公開された。

5.3 座標系

TUM-Facadeはローカル座標系とUTM座標系の両方を収録する。UTM座標系の高さは45.66 mの鉛直オフセットで調整する。

5.4 配布形式とダウンロード手段

配布元はTUMのデータサーバ(TUM-Facade)とETH Zurichのアーカイブサーバ(Semantic3D)である。TUM-Facadeは.pcd,Semantic3DはASCIIテキストで配布され,いずれも展開に7-Zipを使う。ダウンロード対象の一覧は第3章冒頭の表に示した。

5.5 ライセンス

Semantic3DはCC BY-NC-SA 3.0であり,非商用条件が付く。TUM-FacadeはmediZaTUMの公開記録ではCC BY 4.0,GitHubリポジトリおよび元データのTUM-MLS-2016ではCC BY-NC-SA 4.0と記載されており,記載が一致しない。利用前に配布元の記載を確認する。